Calcularea și proiectarea CLV

Machine Learning pentru Marketing în Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

Scopul CLV

  • Măsurați valoarea clienților în venituri / profit
  • Comparați clienții
  • Identificați investiția maximă în achiziția de clienți
  • În cazul nostru - vom omite marja de profit pentru simplitate și vom folosi formule CLV bazate pe venituri

Formula CLV tradițională bazată pe venituri

Machine Learning pentru Marketing în Python

Calculul CLV de bază

# Calculate monthly spend per customer
monthly_revenue = online.groupby(['CustomerID','InvoiceMonth'])['TotalSum'].sum().mean()

# Calculate average monthly spend
monthly_revenue = np.mean(monthly_revenue)

# Define lifespan to 36 months
lifespan_months = 36

# Calculate basic CLV
clv_basic = monthly_revenue * lifespan_months

# Print basic CLV value
print('Average basic CLV is {:.1f} USD'.format(clv_basic))

Average basic CLV is 4774.6 USD
Machine Learning pentru Marketing în Python

Calculul CLV granular

# Calculate average revenue per invoice
revenue_per_purchase = online.groupby(['InvoiceNo'])['TotalSum'].mean().mean()

# Calculate average number of unique invoices per customer per month
freq = online.groupby(['CustomerID','InvoiceMonth'])['InvoiceNo'].nunique().mean()

# Define lifespan to 36 months
lifespan_months = 36

# Calculate granular CLV
clv_granular = revenue_per_purchase * freq * lifespan_months

# Print granular CLV value
print('Average granular CLV is {:.1f} USD'.format(clv_granular))

Average granular CLV is 1635.2 USD
Revenue per purchase: 34.8 USD
Frequency per month: 1.3
Machine Learning pentru Marketing în Python

Calculul CLV tradițional

# Calculate monthly spend per customer
monthly_revenue = online.groupby(['CustomerID','InvoiceMonth'])['TotalSum'].sum().mean()

# Calculate average monthly retention rate
retention_rate = retention_rate = retention.iloc[:,1:].mean().mean()

# Calculate average monthly churn rate
churn_rate = 1 - retention_rate

# Calculate traditional CLV 
clv_traditional = monthly_revenue * (retention_rate / churn_rate)

# Print traditional CLV and the retention rate values
print('Average traditional CLV is {:.1f} USD at {:.1f} % retention_rate'.format(
                    clv_traditional, retention_rate*100))

Average traditional CLV is 49.9 USD at 27.3 % retention_rate
Monthly average revenue: 132.6 USD
Machine Learning pentru Marketing în Python

Ce metodă să utilizați?

  • Depinde de modelul de afaceri.
  • Modelul CLV tradițional - presupune că abandonul este definitiv = clientul „dispare".
  • Modelul tradițional nu este robust la valori scăzute ale retenției - va subestima CLV.
  • Cel mai dificil de prezis - frecvența în viitor.
Machine Learning pentru Marketing în Python

Să calculăm valorile de viață ale clienților!

Machine Learning pentru Marketing în Python

Preparing Video For Download...